一种基于优化配置的水资源承载力评价方法

摘要

本发明涉及水资源承载力评价领域，具体涉及一种基于优化配置的水资源承载力评价方法，包括如下步骤：生成水资源承载力关联因素库，并构建各水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系；以“不同水质类别的可用水资源量最大”、“流域水资源系统可支撑人口”为目标函数，水质方程、生态环境需水方程为约束条件，基于水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系构建水资源承载力分析模型；在所述水资源承载力分析模型中插入虚拟传感器和虚拟作动器；基于虚拟作动器驱动参数变化，驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解，获取目标参数，经虚拟传感器自动显示。本发明可以大大降低计算量，并提高承载力评价结果的准确率。

说明书

技术领域

本发明涉及水资源承载力评价领域，具体涉及一种基于优化配置的水资源承载力评价方法。

背景技术

水资源作为一种重要的自然资源，对地区经济发展和人民生产生活密切相关。随着社会生产的快速发展及生活条件的改善，工农业用水猛增与人口膨胀导致水资源紧张、水环境恶化及生态失衡，已经严重威胁到人类自身的生存与发展；水资源短缺与水污染日趋严峻，将会严重制约区域的发展。要从根本上解决水资源供需矛盾，保证用水安全，就必须对当地的水资源承载力进行研究。

水资源承载力是承载力、水环境以及水生态的有机结合，综合体现了水体的社会属性、资源属性和环境价值。目前，水资源承载力的评估多采用模糊综合评价、系统工程原理、多目标分析等，普遍存在计算量大、精确度低的缺陷。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于优化配置的水资源承载力评价方法，可以大大降低计算量，并提高承载力评价结果的准确率。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于优化配置的水资源承载力评价方法，包括如下步骤：

S1、生成水资源承载力关联因素库，并构建各水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系；

S2、以“不同水质类别的可用水资源量最大”、“流域水资源系统可支撑人口”为目标函数，水质方程、生态环境需水方程为约束条件，基于水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系构建水资源承载力分析模型；

S3、在所述水资源承载力分析模型中插入虚拟传感器和虚拟作动器；

S4、基于虚拟作动器驱动参数变化，与水资源承载力分析模型中的各元素建立关系后，在指定的范围内对参数进行变动，从而可以驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解，获取目标参数，仿真分析模块自动提取目标参数给虚拟传感器，所述虚拟传感器自动显示目标参数。

进一步地，所述步骤S1中，基于网络爬虫模块实现历史水资源承载力研究论文内载的水资源承载力关联因素的爬取，生成水资源承载力关联因素库。

进一步地，所述步骤S1中，首先基于网络爬虫模块实现历史水资源承载力研究论文内载的水资源关联因素与水资源承载能力的关联关系的爬取，然后实现各水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系的构建，所述关联关系包括单因素关联关系和多因素关联关系。

进一步地，所述虚拟传感器为在水资源承载力分析模型中插入的可以获取相应的结果或目标信息的逻辑单元。

进一步地，所述虚拟作动器用于输入当前所采集到的水资源承载力关联因素，所述水资源承载力关联因素与仿真分析模块中相关元素有着直接或间接的对应关系。

进一步地，还包括：基于当地环境特征，配置对应的水资源承载力因素采集模块，实现水资源承载力因素的采集的步骤。

进一步地，还包括基于支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM)根据目标参数进行水资源承载能力预测的步骤。

本发明具有以下有益效果：

充分利用历史研究成果实现水资源承载力关联因素库及各水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系的构建，从而大大降低计算量；同时，充分考虑水质方程、生态环境需水方程及当地环境特征，从而提高评估结果的准确性；通过自定义的虚拟传感器、虚拟作动器和仿真分析模块，实现了目标参数及其他与目标参数关联的参数的直接获取，进一步降低计算量。

附图说明

图1为本发明实施例1一种基于优化配置的水资源承载力评价方法的流程图。

图2为本发明实施例2一种基于优化配置的水资源承载力评价方法的流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。

实施例1

如图1所示，一种基于优化配置的水资源承载力评价方法，包括如下步骤：

S1、生成水资源承载力关联因素库，并构建各水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系；

S2、构建水资源承载力分析模型，具体的，以“不同水质类别的可用水资源量最大”、“流域水资源系统可支撑人口”为目标函数，水质方程、生态环境需水方程为约束条件，基于水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系构建水资源承载力分析模型；

S3、在所述水资源承载力分析模型中插入虚拟传感器和虚拟作动器；

S4、基于虚拟作动器驱动参数变化，驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解，获取目标参数，并经虚拟传感器直接显示；具体的，基于虚拟作动器驱动参数变化，与水资源承载力分析模型中的各元素建立关系后，在指定的范围内对参数进行变动，从而可以驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解，获取目标参数，仿真分析模块自动提取目标参数给虚拟传感器，所述虚拟传感器自动显示目标参数。

本实施例中，所述步骤S1中，基于网络爬虫模块实现历史水资源承载力研究论文内载的水资源承载力关联因素的爬取，生成水资源承载力关联因素库。

本实施例中，所述步骤S1中，首先基于网络爬虫模块实现历史水资源承载力研究论文内载的水资源关联因素与水资源承载能力的关联关系的爬取，然后实现各水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系的构建，所述关联关系包括单因素关联关系和多因素关联关系。

本实施例中，所述虚拟传感器为在水资源承载力分析模型中插入的可以获取相应的结果或目标信息的逻辑单元。

本实施例中，所述虚拟作动器用于输入当前所采集到的水资源承载力关联因素，所述水资源承载力关联因素与仿真分析模块中相关元素有着直接或间接的对应关系。

本实施例中，还包括：基于当地环境特征，配置对应的水资源承载力因素采集模块，实现水资源承载力因素的采集的步骤。

实施例2

如图2所示，一种基于优化配置的水资源承载力评价方法，包括如下步骤：

S1、生成水资源承载力关联因素库，并构建各水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系；

S2、构建水资源承载力分析模型，具体的，以“不同水质类别的可用水资源量最大”、“流域水资源系统可支撑人口”为目标函数，水质方程、生态环境需水方程为约束条件，基于水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系构建水资源承载力分析模型；

S3、在所述水资源承载力分析模型中插入虚拟传感器和虚拟作动器；

S4、基于虚拟作动器驱动参数变化，驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解，获取目标参数，并经虚拟传感器直接显示；具体的，基于虚拟作动器驱动参数变化，与水资源承载力分析模型中的各元素建立关系后，在指定的范围内对参数进行变动，从而可以驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解，获取目标参数，仿真分析模块自动提取目标参数给虚拟传感器，所述虚拟传感器自动显示目标参数；

S5、基于支持向量机模型(Support Vector Machine,SVM)根据目标参数进行水资源承载能力预测。

本实施例中，所述步骤S1中，基于网络爬虫模块实现历史水资源承载力研究论文内载的水资源承载力关联因素的爬取，生成水资源承载力关联因素库。

本实施例中，所述步骤S1中，首先基于网络爬虫模块实现历史水资源承载力研究论文内载的水资源关联因素与水资源承载能力的关联关系的爬取，然后实现各水资源关联因素与水资源承载力之间的关联关系的构建，所述关联关系包括单因素关联关系和多因素关联关系。

本实施例中，所述虚拟传感器为在水资源承载力分析模型中插入的可以获取相应的结果或目标信息的逻辑单元。

本实施例中，所述虚拟作动器用于输入当前所采集到的水资源承载力关联因素，所述水资源承载力关联因素与仿真分析模块中相关元素有着直接或间接的对应关系。

本实施例中，还包括：基于当地环境特征，配置对应的水资源承载力因素采集模块，实现水资源承载力因素的采集的步骤。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。